人工智能与医疗保健的未来

工业化和发展中的世界都面临着前所未有的人口变化。一些世界上最大的国家的出生率已经达到最低，而数十亿工人即将退休。

在过去的二十年里，研究人员和政策制定者开始积极寻找解决老龄化人口不断增加的医疗费用问题的方法。总的来说，人工智能被认为是最有优势的解决方案。

人工智能不仅可以自动执行基本任务，减少了对昂贵的人工干预的需求，而且可以为患者提供更大的隐私和保密性。另外，通过机器学习，今天实施的解决方案可以随着时间的推移而改进，并适应可能在未来出现的新挑战。

本文讨论了人工智能/机器学习技术在医疗保健领域的几个可能应用。下面描述的内容并没有很远的未来，而且很可能是医疗保健人工智能市场的一部分，该市场预计到2026年将达到445亿美元的规模。

简化药品开发

每年，制药行业在研究和开发上花费近100亿美元。通过应用大数据分析工具（包括神经网络）到数据库中，分类潜在的药物分子的分子结构，可以减少这一过程中的许多成本。

这种策略在时间至关重要的情况下，例如在流行病期间，尤其显示出希望。在2015年，东非埃博拉爆发期间，多伦多大学使用人工智能快速处理了药物化合物的数据库。一个原本需要数月甚至数年分析的发现，在不到一天的时间内就完成了。

正如有报道的，人工智能分析也是过去一年半中COVID-19疫苗和治疗的开发的重要组成部分。随着新病毒株的出现，相同的技术继续被应用。

自动化医疗文档

由于大多数诊所和医院的记录已经以数字格式存储，电子健康记录（EHRs）在医疗保健中发挥着重要作用。虽然这项技术使得访问患者记录变得更容易、更快、最终更便宜，但医疗文档的数字化对于时间紧迫的医疗保健提供者来说可能代表着重大的负担。

目前存在自然语言处理（NLP）技术，可以简化与医疗数据收集和存储相关的许多过程。虽然语音识别和口述软件在医学中并不是新鲜事物，但提出了将人工智能算法应用于记录和分析医疗专业人员与患者的所有互动的提议。

这种技术的一种可能的实现是使用人工智能和机器学习来处理医疗人员佩戴的摄像头记录的视频。实际上，这与今天许多警察佩戴的身体摄像头非常相似。在这些视频中收集的信息可以快速索引并与其他医疗数据结合进行进一步分析。

自拍诊断

在世界的某些地区，医疗诊所和医院很少且距离遥远。在其他地区，花时间去看医生进行常规检查可能似乎是一种不必要的麻烦。对于生活在这些情况下的人来说，严重的疾病往往在为时已晚之前都没有被发现。

幸运的是，即使在最偏远的地区，今天大多数人已经在口袋里拥有了一种强大的诊断工具——他们的智能手机。手机摄像头成像的质量每年都在提高，而这项技术的生产成本也越来越低。使用这些设备拍摄的图片完全可以被人工智能算法分析。

已经，医生在没有临床级别成像设备的地区开始使用手机拍摄的图片来分析他们的患者。事实上，配备了机器学习软件的智能手机正在被用于诊断皮肤癌和黑色素瘤，准确率高达90%。消费级应用程序已经上市，允许普通用户自己检测皮肤变化。

类似的技术正在应用于眼科。已经开发并获得美国FDA批准的算法，可以通过照片分析检测糖尿病患者的视网膜病变。

聊天机器人启用的远程医疗

每个人都有一些他们喜欢保密的事情，对于很多人来说，健康就是其中之一。当然，当谈到与医疗专业人员讨论医疗问题时，谨慎是可以理解的。但对于有些人来说，即使与医疗专业人员交流也似乎令人生畏。

聊天机器人可能为这些患者提供了一个解决方案。这种技术已经在远程医疗中被积极使用，用于预约安排、处方续方和初步筛查，并且正在被积极研究作为一种与需要基本自我保健建议的个人交流的方式。

事实上，研究人员在英国发现，聊天机器人将是面临更具耻辱感的健康状况的患者的首选，例如性传播疾病。通过更大的匿名性，患者更有可能寻求帮助以解决可能在未来引起更大问题的未经治疗的问题。

结论

本文中概述的医疗保健中人工智能的用例仅代表可能的非常小的样本。进入Medtech开发的下一个十年，我们一定会发现大量开创性的创新，其中一些我们今天只能理论化。

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